Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-08 17:15 UTC

AMarinhoSN / FleXgeo2

Compute differential geometry descriptors for protein conformational ensembles

Jupyter Notebook · PythonApache-2.0★ 6 Sterne⑂ 0 Forksseit Apr. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#differential-geometry#protein-dynamics#protein-structure

AMarinhoSN/FleXgeo2 erreicht einen Gesundheitsindex von 39 von 100 und liegt damit im Bereich Schwach. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (79/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (23/100). Zuletzt vor 137 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

39
gesamt / 100
Schwach

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

39
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 43 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 39 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Antonio MarinhoPersönliches Konto
29 Follower14 öffentliche Reposseit Sept. 2016EMBL-EBI

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

45Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9.9/36Push-Aktualität — letzter Push vor 137 Tagen
1.4/36Commit-Rhythmus — 2/52 Wochen mit Commits
14.4/18Commit-Volumen — 39 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year39
human_commit_share1
days_since_last_push137
active_weeks_last_year2

Release-Disziplin

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 1 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 137 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — Rhythmus unbekannt (nur ein Release)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count1
latest_release_tagv2.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release137
mean_days_between_releases—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

29Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

11Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
11.3/60Stars — 6 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars6
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

23Gefährdet · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

16Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
0/30PR-Annahme — keine entschiedenen Pull Requests oder keine Daten
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, PR-Annahme, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
10.6/25Reichweite des Inhabers — 29 Follower von AMarinhoSN
20.6/25Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers29
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginAMarinhoSN
public_repos14
account_age_days3.651
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

79Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdifferential-geometry, protein-dynamics, protein-structure
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

39Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 61 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate2,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories114
affected_packages11
assessed_packages137
unassessed_packages1
affected_by_severitycritical 3, high 5, moderate 3
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 137 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 1 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

41Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — 0 von 39 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 39
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Jupyter Notebook ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/17 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes14.253
source_files_sampled17
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

6GitHub-Sterne
1Mitwirkende
39Commits, letzte 12 Monate
137Tage seit letztem Push
1Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'FleXgeo2' from its registry

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 2.4 / 10
2.4Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-08 17:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIhdbscan>=0.8pyproject.toml
PyPImelodia-py—pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8pyproject.toml
PyPInglview>=4.0pyproject.toml
PyPInumba>=0.60pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 138

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 131 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIhdbscan0.8.42direkt
PyPImatplotlib3.10.8direkt
PyPImelodia-py0.1.7direkt
PyPInglview4.0.1direkt
PyPInumba0.65.1direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbiopython1.87indirekt
PyPIbleach6.3.0indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflexgeo20.1.0indirekt
PyPIfonttools4.62.1indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.13indirekt
PyPIimportlib-resources7.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjson50.14.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirekt
PyPIjupyter-server2.17.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.5.6indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIllvmlite0.47.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImistune3.2.0indirekt
PyPInbclient0.10.4indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInotebook7.5.5indirekt
PyPInotebook-shim0.2.4indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIprometheus-client0.25.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.2.2indirekt
PyPIpython-json-logger4.1.0indirekt
PyPIpytz2026.1.post1indirekt
PyPIpywinpty3.0.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirekt
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirekt
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.15.11indirekt
PyPIscikit-learn1.7.2indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIseaborn0.13.2indirekt
PyPIsend2trash2.1.0indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.3indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIsty1.0.6indirekt
PyPIterminado0.18.1indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItinycss21.4.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItornado6.5.5indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2026.1indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIvirtualenv21.2.4indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwheel—indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
Abhängigkeits-Advisories 11

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 137 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 11 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 1 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
jupyterlab4.5.6indirektkritisch157.5.6
notebook7.5.5indirektkritisch47.5.6
pillow12.2.0indirektkritisch2612.3.0
jupyter-server2.17.0indirekthoch122.20.0
mistune3.2.0indirekthoch323.3.0
soupsieve2.8.3indirekthoch42.8.4
tornado6.5.5indirekthoch106.5.8
urllib32.6.3indirekthoch42.7.0
bleach6.3.0indirektmittel36.4.0
idna3.13indirektmittel23.15
setuptools82.0.1indirektmittel283.0.0

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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